Модели Машинного Обучения в Финансах

Мы часто говорим «ИИ», но это модное слово. Конкретно, TradingMaster использует гибридный ансамбль моделей Машинного Обучения (ML).

1. LSTM (Долгая Краткосрочная Память)

• Что делает: Запоминает последовательности.
• Сценарий использования: Распознавание графических паттернов. Она знает, что Паттерн A обычно приводит к Результату B, потому что видела это 50 000 раз раньше.

2. Random Forest (Случайный Лес)

• Что делает: Создает тысячи «Деревьев Решений» (Если X, то Y) и усредняет их.
• Сценарий использования: Классификация. «Этот рынок Бычий или Медвежий?» Предотвращает переобучение (overfitting) на одном конкретном индикаторе.

3. NLP (Обработка Естественного Языка)

• Что делает: Читает текст и понимает эмоции.
• Сценарий использования: Анализ Настроений. Сканирование заголовков на наличие ключевых слов, которые исторически обрушивают рынок.

Почему Гибрид?

Ни одна модель не идеальна. Голосуя несколькими моделями (Ансамблевое Обучение), мы значительно снижаем уровень ошибок. Если LSTM говорит «Покупать», но Random Forest говорит «Продавать», Оценка Уверенности падает до 50% (нейтрально), обеспечивая вашу безопасность.